摘要：以湖南省怀新(怀化—新晃)高速公路K1469+545—745边坡为研究对象,分别采用灰色GM(1,1)和灰色-马尔科夫模型对边坡位移实测数据进行建模分析,计算边坡位移变形预测值,并分析两种模型的预测精度,进而确定两种模型的预测适用时间。结果显示,灰色GM(1,1)模型适用于4个月内边坡位移预测;灰色-马尔科夫模型可用于9个月内边坡位移预测,且预测时间内边坡稳定。

摘要：应用粒子群优化算法对传统灰色-马尔科夫模型分组求解进行优化改进,并将改进的灰色-马尔科夫模型用于地下水水质预测中,结合地下水水质监测数据对比改进前后的灰色-马尔科夫模型地下水水质预测精度。研究结果表明:改进的灰色-马尔科夫模型提高了传统模型对波动性的水质数据预测的准确度,相比于传统模型,改进的灰色-马尔科夫模型年预测值和实测年值之间相关系数提高0.1897;在月值预测中,模型的相关误差均值减少13.1%,模型在地下水水质预测精度得到明显提高和改善。研究成果对于区域地下水水质预测提供参考价值。

摘要：为探究中国服装出口特征与发展趋势,以2014—2022年中国服装出口额为基础数据,基于灰色理论和马尔科夫理论,先后建立GM(1,1)模型与MCGM(1,1)修正模型,并检验模型的准确性,以探讨灰色-马尔科夫模型在服装出口预测领域的应用效果。研究发现,对GM(1,1)模型进行马尔科夫校正后,预测平均相对误差从0.0479下降至0.0112,平均方差比误差和小概率误差精确等级均由“合格”提升到了“优”,模型精度显著提高,优化仿真曲线接近实际变化曲线,表明MCGM(1,1)修正模型在服装出口预测领域表现优越。运用灰色-马尔科夫模型对中国2023—2027年服装出口额进行预测,显示未来5年中国服装出口呈平稳的波动发展态势。为巩固和加强中国服装出口的竞争力,提出企业需开拓新兴市场、优化生产结构、赋能服装产品、加强融通合作,从而实现中国服装出口企业的可持续发展。